A/B testimine UI/UX disainis: Täielik juhend

Intro

Kujutage ette, et käivitate oma veebisaidil uue funktsiooni, kuid avastate, et see ei meeldi kasutajatele.

See on jama, eks ole? Aga see ei pea olema sinu lugu. Selle asemel, et tugineda arvamistele või sisetundele, on olemas targem viis veebisaidi optimeerimisele lähenemiseks: A/B-testimine.

UI/UX-disaini A/B-testimine näitab, mis töötab ja mis vajab korrigeerimist, tuginedes kasutajate tegelikule suhtlusele. Nende teadmiste abil saate oma veebilehte peenhäälestada, et paremini kaasata oma publikut ja suurendada konversioone.

Selles juhendis süveneme A/B-testimise üksikasjadesse ja näitame, kuidas seda kasutada oma UI/UX-i optimeerimiseks.

Mis on A/B testimine?

A/B-testimine on meetod, mille abil võrreldakse veebilehe või rakenduse kahte versiooni, et näha, milline neist töötab paremini.

Jagades oma publiku kahte juhuslikku gruppi, näevad mõlemad lehe erinevat versiooni (A või B). Seejärel mõõdate mõlema versiooni tulemuslikkust selliste näitajate alusel nagu klikkimiskordajad, konversioonimäärad või kasutajate kaasamine. Paremate tulemustega versioon võidab.

A/B testimise roll UI/UX disainis

A/B-testimine on oma olemuselt lõhe disaini kavatsuste ja kasutajate ootuste vahel. See soodustab protsessi, mis on nii loominguline kui ka andmepõhine, võimaldades UI/UX-disaineritel luua visuaalselt atraktiivseid, väga funktsionaalseid ja kasutajakeskseid lahendusi.

Esitades disainilahenduse kahte versiooni erinevatele kasutajarühmadele, saate koguda konkreetseid andmeid selle kohta, mis leiab kõige rohkem vastukaja. Selline andmepõhine lähenemisviis aitab täpsustada kasutajakogemust, lähtudes pigem tegelikest eelistustest ja käitumisest kui oletustest.

Oluline on märkida, et A/B testimine on pidev protsess. Nii nagu rätsep pidevalt täiustab oma käsitööd, kasutavad turundajad neid teste oma strateegiate pidevaks täiustamiseks. Selline iteratiivne lähenemisviis tagab, et toode areneb koos kasutajate vajaduste ja eelistustega, mis viib intuitiivsema, meeldivama ja tõhusama kasutajakogemuse saavutamiseni.

Optimeerides A/B-testimise protsessi ja integreerides vahendeid, mis lihtsustavad testide loomist ja andmeanalüüsi, saavad meeskonnad oluliselt suurendada arendajate tootlikkust, võimaldades neil keskenduda rohkem uuendustele ja vähem käsitsi tehtavatele ülesannetele.

Kuidas kasutada A/B testimist UI/UX optimeerimiseks

UI/UX optimeerimiseks A/B-testimise tõhusaks kasutamiseks peate järgima struktureeritud protsessi. See näeb välja järgmiselt:

Määrake oma A/B testi eesmärgid

Enne A/B-testimise alustamist tehke endale selgeks, mida soovite saavutada.

Kas teie eesmärk on suurendada klikkimismäära, vähendada põrgatuste arvu või suurendada kasutajate rahulolu? Täpsete eesmärkide seadmine suunab teie testimistegevust ja tagab, et tulemused on olulised. Näiteks peaksite registreerumise suurendamiseks keskenduma sellistele elementidele nagu vormi paigutus, CTA-nupud (call-to-action) või lehe kujundus.

💡Pro nõuanne: Kasutage SMART raamistikku (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-bound), et määratleda oma eesmärke oma veebilehe reklaamimisel. Näiteks: tõsta registreerumise määra 15% võrra järgmise 30 päeva jooksul, optimeerides registreerimisvormi kujundust ja koopiat.

Seadistage oma A/B test

Kui teie eesmärgid on määratletud, on järgmine samm A/B-testi koostamine.

Kõigepealt looge kaks versiooni veebilehest või rakenduse elemendist, mida soovite testida: Versioon A (kontroll) ja versioon B (variant). Kasutage usaldusväärset A/B-testimise vahendit, et määrata kasutajad juhuslikult ühele neist versioonidest. Veenduge, et test kestab piisavalt kaua, et koguda sisulisi andmeid.

Samuti hoidke see lihtne, eraldades muutujad. See tähendab, et ainult üks element peaks olema kahe versiooni vahel erinev, et näha selle tegelikku mõju. Kui testite näiteks nupuvärvi, võiks versioonil A olla sinine nupp ja versioonil B roheline nupp. Kõik muu peaks jääma samaks, et värvimuutuse mõju täpselt kindlaks teha.

Analüüsige oma A/B testi tulemusi

Kui teie test on lõppenud, on aeg tulemusi uurida.

Keskenduge oma eesmärkidega seotud peamistele näitajatele, et teha kindlaks, milline versioon oli parem. Mine kaugemale pinnapealsetest tulemustest ja hinda kasutajate tagasisidet ja käitumismustreid, et tõeliselt mõista nende eelistusi.

Näiteks kui roheline nupp versioonis B tõi kaasa 25% suurema konversioonide arvu, võivad heatmapid ja kasutajate seansside salvestused näidata, et roheline nupp paistab lehe taustast rohkem välja, mistõttu kasutajad märkavad ja klõpsavad seda kergemini.

💡Pro nõuanne: Segmenteerige oma andmeid, et näha, kas erinevad kasutajate demograafilised rühmad reageerivad variatsioonidele erinevalt. See võib anda sügavamaid teadmisi ja suunata sihipärasemat optimeerimist.

Andmetel põhinevate otsuste tegemiseks vajalike teadmiste kasutamine

A/B-testide tulemuste põhjal saate julgelt rakendada muudatusi, mis parandavad kasutajakogemust ja aitavad saavutada teie eesmärke. Näiteks kui rohelise CTA-ga versioon B on parem kui versioon A, siis võtke see muudatus kasutusele kogu oma veebisaidil.

Lisaks sellele looge arhiiv, et dokumenteerida oma järeldused ja põhjendused edaspidiseks kasutamiseks ja edasiste testide jaoks. See aitab vältida üleliigseid teste ja annab teadmistebaasi, et mõista, millised muudatused on toiminud või ebaõnnestunud.

A/B testimise kasutamine pidevaks täiustamiseks

A/B-testimine ei ole üks-ühele tehing. Jätkake oma saidi või rakenduse erinevate elementide testimist pideva optimeerimise eesmärgil. Kui kasutajate eelistused arenevad, peaksid ka teie strateegiad muutuma. Vaadake oma A/B-testimise eesmärgid korrapäraselt üle ja ajakohastage neid ning rakendage uusi teste, et trendidega sammu pidada.

**💡Pro nõuanne: **Soodustage oma organisatsioonis eksperimenteerimise kultuuri. Julgustage meeskondi esitama hüpoteese ja kavandama eksperimente. Kasutage muudatuste rakendamiseks ja testimiseks agiilset metoodikat, tagades, et teie veebisait või rakendus areneb koos kasutajate tagasisidega.

Näpunäiteid A/B-testimise variatsioonide kavandamiseks

• Keskenduge suure mõjuga elementidele: Seadke esikohale elemendid, millel on potentsiaali mõjutada kasutajate käitumist. Mõelge pealkirjadele, üleskutsete nuppudele, piltidele ja vormidele. Nende komponentide muutmine võib kaasa tuua märkimisväärse panuse ja konversioonide paranemise. Näiteks võib veenev pealkiri äratada tähelepanu ja ajendada rohkem külastajaid tegutsema, mistõttu on see kriitiline element, mida testida.
• Testige ühte muutujat korraga: Hoidke asjad selged ja lihtsad. A/B-teste tehes muutke korraga vaid ühte asja. Kui muudate korraga mitut elementi, ei tea, milline muudatus tegi erinevuse. Näiteks kui proovite CTA-nupu uut kujundust, jätke kõik muu samaks. Nii näete täpselt, kuidas uus nupp mõjutab kasutajate käitumist.
• Looge selged hüpoteesid: Kindel hüpotees kirjeldab nii oodatavat tulemust kui ka selle põhjendust. Näiteks: " Maandumislehe pealkirja muutmine nii, et see käsitleks otseselt kasutajate valupunkte, suurendab vormide esitamist, sest see vastab rohkem külastajate vajadustele." Selline selgus suunab testimisprotsessi ja aitab tulemusi tõhusalt tõlgendada.
• Tagage mobiilse reageerimisvõime: Testige, kuidas muudatused näevad välja ja toimivad erinevate ekraanisuuruste puhul, et pakkuda kõigile kasutajatele järjepidevat ja optimeeritud kasutuskogemust. Variatsioon, mis on töölauaarvutis suurepärane, kuid mobiilis ebaõnnestub, võib teie tulemusi moonutada, seega peaks mobiiltelefoni reageerimisvõime olema teie A/B-testide peamine kaalutlus.
• Kaasata veebisaidi lokaliseerimine: Kodulehe lokaliseerimine tähendab teie veebisaidi sisu, kujunduse ja funktsionaalsuse kohandamist, et see vastaks erinevate kasutajaskondade kultuurilistele, keelelistele ja piirkondlikele eelistustele. Näiteks kui testite blogipostitust, võite mitte ainult tõlkida teksti, vaid ka kohandada näiteid ja viiteid nii, et need oleksid kultuuriliselt asjakohased. Selline lähenemisviis tagab, et teie sisu kõnetab kohalikku sihtrühma, suurendades teie kaubamärgi tõhusust erinevatel turgudel.

Kuidas määrata statistilist olulisust A/B testimisel

A/B-testimise statistiline olulisus aitab teil hinnata, kas teie testivariantide tulemuslikkuse erinevused tulenevad tehtud muudatustest või lihtsalt juhuslikust juhusest. See tagab, et teie tulemused on usaldusväärsed, mis võimaldab teil teha uuendusi kindlalt.

Siin on, kuidas määrata statistilist olulisust A/B-testimisel:

1. Määrake usaldustase: Tavaliselt kasutatakse 95% usaldusnivood. See tähendab, et olete 95% ulatuses kindel, et tulemused ei ole tingitud juhuslikust variatsioonist.
2. Arvutage valimi suurus: Arvutage, kui palju kasutajaid on vaja igas rühmas (A ja B) usaldusväärsete tulemuste saamiseks. Veebipõhised kalkulaatorid võivad aidata seda teha, lähtudes teie oodatavast efekti suurusest ja usaldusnivoolust.
3. Käivita test: Jagage oma publik juhuslikult kahte rühma. Rühm A näeb originaalversiooni, rühm B aga variatsiooni. Veenduge, et test kestab piisavalt kaua, et koguda piisavalt andmeid, tavaliselt vähemalt üks majandustsükkel.
4. Andmete kogumine: Jälgige oma eesmärkidega seotud tulemuslikkuse näitajaid, näiteks klikkimise või konverteerimise määra.
5. Analüüsige tulemusi: Kasutage statistilisi meetodeid või veebipõhiseid vahendeid, et võrrelda kahte rühma. Need vahendid arvutavad p-väärtuse, mis näitab tõenäosust, et täheldatud erinevused on juhtunud juhuslikult.
6. **Tõlgendage p-väärtus: **Kui p-väärtus on väiksem kui 0,05, on tulemus statistiliselt oluline, mis tähendab, et variatsioon on tõenäoliselt põhjustanud täheldatud erinevuse. Kui aga p-väärtus on 0,05 või suurem, ei ole tulemus statistiliselt oluline, mis tähendab, et erinevus võib olla tingitud juhuslikust juhusest.

A/B testimise tööriistad

Optimizely

Optimizely paistab silma oma keerukate, kuid kasutajasõbralike A/B-testimise võimaluste poolest. Turundajana või disainerina hindate selle võimsat visuaalset redaktorit, mis võimaldab teil luua ja muuta teste ilma kodeerimisoskusteta.

Selle täiustatud sihtimisvõimalused aitavad teil pakkuda isikupärastatud kogemusi, segmenteerides kasutajaid käitumise, asukoha ja muude tunnuste alusel. Lisaks pakub Optimizely reaalajas analüütikat, nii et saate kiiresti hinnata oma variatsioonide mõju ja teha andmepõhiseid otsuseid, et suurendada kasutajakogemust ja konversioonimäära.

VWO

VWO pakub A/B-testimiseks põhjalikku komplekti, mis on mõeldud nii turundajatele kui ka disaineritele. Selle visuaalse redaktori abil on lihtne luua ja rakendada testivariante, samas kui selle tugevad sihtimisvõimalused võimaldavad teil kohandada teste erinevatele kasutajasegmentidele.

Põhjalikud soojuskaardid ja seansside salvestused annavad väärtusliku ülevaate kasutajate interaktsioonist, aidates mõista, kuidas muutused mõjutavad käitumist. Lisaks toetab VWO mitmemõõtmelist testimist, mis võimaldab teil testida samaaegselt mitut elementi, et leida oma veebisaidi jaoks parim kombinatsioon.

Adobe Target

Adobe Targetiga saate täiustatud sihtrühma segmenteerimise väga isikupärastatud eksperimentide jaoks. Selle masinõppe algoritmid tuvastavad automaatselt kõige paremini toimivad variatsioonid, suurendades testide tõhusust. Põhjalik aruandlus ja analüütika annavad põhjaliku ülevaate kasutajate käitumisest ja testide tulemustest, mis võimaldab teil teha teadlikke otsuseid, mis suurendavad kaasamist ja maksimeerivad konversioonimäära.

💡 Tahad sügavamale kaevata? Siin on parimad A/B-testimise tööriistad turul 2024. aastal.

Kokkuvõte

A/B-testimine on võimas vahend veebisaidi UI/UX optimeerimiseks, mis võimaldab andmepõhiseid otsuseid, mis parandavad kasutajakogemust ja suurendavad konversioone. Eesmärkide määratlemise, testide seadmise, tulemuste analüüsimise ja pideva täiustamise abil saate luua suurepärase digitaalse kasutuskogemuse.

Täiendava ülevaate saamiseks kasvust ja strateegilisest suunitlusest vaadake Ranktrackerit. Juhtiva SEO-vahendina pakub Ranktracker väärtuslikke andmeid ja analüütikat, mis suunavad teie digitaalset strateegiat, viies teie optimeerimispüüdlused vastavusse teie suurte ärieesmärkidega.